用于预测的机器学习模型有哪些

机器学习模型用于预测的种类有很多，以下是一些常见的机器学习模型：

1. 线性回归模型：用于预测连续性数值的模型，基于特征与目标变量之间的线性关系。

2. 逻辑回归模型：用于分类问题的模型，将输入数据映射到概率输出。

3. 决策树模型：使用树状结构进行决策，将输入数据划分为不同的类别或值。

4. 随机森林模型：由多个决策树组成的集成模型，用于分类和回归问题。

5. 支持向量机（SVM）模型：用于分类和回归问题，通过寻找一个最优的超平面来进行分类。

6. K近邻（KNN）模型：基于样本之间的距离进行分类或回归预测。

7. 神经网络模型：由多个神经元组成的网络结构，可以用于处理复杂的非线性关系。

8. 梯度提升树模型：一种集成学习方法，通过多次迭代训练弱学习器来提升预测性能。

这只是一小部分机器学习模型的例子，实际上还有很多其他的模型可供选择，具体选择哪种模型取决于数据特征和预测任务的性质。